Künstliche Gesellschaften

Grundlagen und Entwicklungen der Sozionik

Neuere Entwicklungen der Software-Forschung stellen die Unterscheidung von sozialen und technischen Systemen in Frage. Insbesondere Multi-Agenten-Systeme gelten als Hybride zwischen Technik und Sozialität. Die EntwicklerInnen dieser Systeme beabsichtigen, Technik mit Hilfe von sozialen Mechanismen zum Funktionieren zu bringen. Multi-Agenten-Systeme werden auf diese Weise als "künstliche Gesellschaften" beobachtbar. Sozionik als neues Forschungsgebiet im Grenzbereich von Soziologie und Informatik beschäftigt sich damit, Künstliche Gesellschaften zu konstruieren und deren Verhalten zu beobachten.

Tarry

Wenn der sechsbeinige Roboter Tarry über die Unebenheiten einer natürlichen Landschaft krabbelt, dann verdankt er diese Fähigkeit nicht nur der Findigkeit von IngenieurInnen. Heuschrecken lieferten mit ihrer Art der Fortbewegung das Vorbild für die Steuerung der Roboterbeine. Im Labor des Biokybernetikers Holk Kruse wird der Gang dieser Insekten beobachtet und aufgezeichnet. Die Messergebnisse des Labors werden anschließend für die Entwicklung von Robotersteuerungen verwendet. Bionik nennt man den Forschungsansatz, wenn IngenieurInnen Mechanismen, die sich in der Tier- und Pflanzenwelt bewährt haben, in die Konstruktion von Technik einfließen lassen.

Die Sozionik, die sich als Forschungsgebiet zwischen Soziologie und Informatik formiert, verfolgt ein ähnliches Konzept. Anders als bei der Bionik werden nicht biologische Phänomene zum Vorbild genommen. Soziale Mechanismen, wie zum Beispiel Kooperation und Kommunikation, sollen mit der Zielsetzung erforscht werden, Computersysteme flexibler, robuster, kurz: intelligenter zu machen.

Das Konzept der Sozionik, technische Innovationen durch das Imitieren von sozialen Mechanismen hervorzubringen, wird durch neuere Entwicklungen der Softwareprogrammierung und der Künstlichen Intelligenz angestoßen. Multi-Agenten-Systeme spielen hierbei die entscheidende Rolle. Multi-Agenten-Systeme bestehen - der Name sagt es bereits - aus Agenten, also Softwaremodulen, die sich durch Eigenschaften wie selbsttätiges Ausführen von Programmabläufen (Autonomie), Lernfähigkeit und Kooperationsfähigkeit auszeichnen.

Agenten kooperieren und kommunizieren zu lassen, ist leichter gesagt als programmiert. Was sich als Konzept schlüssig anhört, wirft in der Praxis des Softwaredesigns noch erhebliche Probleme auf. Weitgehend ungelöst in der Agentenforschung bleibt zum Beispiel die Frage, wie man das Maß zwischen der Autonomie der Agenten und der Stabilität des Gesamtsystems ausbalancieren kann. Ein technisches System, dessen Verhalten nicht im vorhinein programmiert wird, sondern seine eigene emergente Ordnung produziert, lässt zudem die Erwartungssicherheit vermissen, die wir an Technik für gewöhnlich schätzen.

Was den EntwicklerInnen von Multi-Agenten-Systemen noch erhebliche Probleme bereitet, ist in den Augen der SozionikerInnen längst gelöst. Die Gesellschaft mit ihren Organisationen, funktional spezialisierten Funktionssystemen usw. bildet für die Sozionik ein reichhaltiges Reservoir von Konzepten, wie man robuste, fehlertolerante und evolutionsfähige Systeme, bestehend aus autonomen Individuen, bauen kann. Parallelität der Informationsverarbeitung, Verteiltheit, Lern- und Kooperationsfähigkeit - all jene Wunschqualitäten, die InformatikerInnnen mit der Entwicklung von Agenten-Systemen erreichen wollen - sind in der sozialen Wirklichkeit bereits vorhanden.

Wie die soziologische Systemtheorie zeigt, zeichnen sich soziale Systeme wie zum Beispiel Organisationen dadurch aus, dass sie sich trotz ihrer autonomen Informationsverarbeitung bei Umweltveränderungen in gewissem Ausmaß als lernfähig erweisen. Das organisationale Lernen ist nicht vollständig auf die Intelligenz der MitarbeiterInnen zurückzuführen. Vielmehr besteht das Veränderungspotential eines sozialen Systems darin, dass es zu einem Strukturumbau in der Lage ist, der theoretisch selbst dann erfolgen kann, wenn die Individuen sich als rigide erweisen.

Solche und ähnliche soziale Phänomene des sozialen Lernens und der Kooperation können nach Ansicht von Thomas Malsch, dem Begründer der Sozionik, zum Vorbild für die Gestaltung technischer Systeme werden. Aus diesem Grund ist seiner Ansicht nach eine enge Kooperation von Soziologie und Informatik wünschenswert.

Im Forschungsprogramm der Sozionik geht es nicht nur darum, wie man mit soziologischem Wissen gesellschaftliche Funktionsprinzipien technisch kopieren kann. Wenn ein technisches System sich so wie ein soziales System verhält, so die Überlegung von Malsch, dann sei es naheliegend, technische Systeme zur Simulation von sozialen Prozessen zu verwenden.

Die Sozionik gleicht als Konzept einer Wendejacke, bei der man die Innenseite nach außen und die Außenseite nach innen stülpen kann. In der Kooperation mit den Sozialwissenschaften soll die Informatik sich von sozialen Mechanismen inspirieren lassen, um die Performanz, Flexibilität und Verwendbarkeit von Multi-Agenten-Systemen zu erhöhen. Umgekehrt soll die Soziologie Multi-Agenten-Systeme nutzen können, um damit soziale Prozesse, wie z.B. den Ablauf von Konflikten zu simulieren.

Die reduktionistischen Anfänge der Artificial Societies

Die Sozialwissenschaften, insbesondere die Soziologie, stehen eigentlich nicht mit Computersimulationen auf gutem Fuß. Ein großer Teil der Disziplin steht der Verwendung von Computern ablehnend gegenüber. Als Haupteinwand wird immer wieder vorgebracht, dass deterministische und linear arbeitende Maschinen wenig dazu geeignet seien, hochkomplexe und sinnhaft prozessierende Systeme zu beschreiben, wie sie in der sozialen Welt zu finden sind.

Mit dem Aufkommen von Multi-Agenten-Systemen scheint dieses Argument jedoch an Schlagkraft verloren zu haben. Denn zum einen können Agenten mit kognitiven Möglichkeiten ausgestattet werden, wie sie etwa in den Cognitive Sciences erarbeitet werden. Zum anderen können durch die Interaktion einer großen Zahl von Agenten Computersysteme entstehen, die mit Vorstellungen von klarer Entwicklungslogik und Determinierbarkeit gründlich aufräumen. Das Feld der Sozialsimulation wurde von etlichen Pionieren erkundet. Die Verwendung von Multi-Agenten-Systemen, die in der Künstlichen Intelligenz und in der Informatik entwickelt wurden, blieb dabei jedoch meist ausgespart.

So wurden etwa Joshua Epstein und Robert Axtell, zwei Forscher vom Brookings-Institut in Washington D.C., von der Presse als Götter der Zuckerwelt' ausgerufen, als sie 1996 SugarScape veröffentlichten. Dieser Status wurde ihnen zugesprochen, da sie künstliche Gesellschaften in einem Computer kreiert hatten, um mit ihnen munter zu experimentieren. Mal brauchten die Agenten zum Überleben in der virtuellen Welt SugarScape pro Tag mehr oder weniger viel Nahrung - 'sugar' genannt. Mal wurde qua Tastendruck verfügt, dass die Besitztümer der Agenten von einer Generation an die nächste weitervererbt werden können. Bei einem solchen Experiment zeigte sich, dass die Überlebenschancen von "körperlich Benachteiligten" sich deutlich erhöhten.

Zucker suchende Agenten in einer SugarScape-Landschaft

Nach getaner Programmierarbeit konnten es sich die Götter gemütlich machen und das geschäftige Treiben in der von ihnen erschaffenen Welt beobachten, dokumentieren und analysieren. In diesem Szenario mit scheinbar unbegrenzten Möglichkeiten und unbeschränkter Macht kam es den beiden Wissenschaftlern jedoch weniger auf das Ausleben ihrer Machtgelüste oder ihrer Kreativität an. Bei der Gestaltung von konsistenten virtuellen Welten bleibt der Fantasy-Autor Terry Pratchett nach wie vor unangefochten. In den Simulationsstudien von Epstein und Axtell wird vielmehr ganz spezifischen Fragestellungen aus der Mikroökonomie nachgegangen. Ihr gesamtes Projekt ist ein Versuch zu zeigen, dass eine Wirtschaftspolitik des Laisser-faire nicht halten kann, was sie verspricht: nämlich eine faire und stabile Verteilung von Ressourcen. Diese virtuelle Gesellschaft verdankt ihre Form also nicht (nur) dem Spieltrieb einiger ProgrammiererInnen, sondern folgt handfesten theoretischen Interessen.

Die dabei verwendete Simulationstechnik, zelluläre Automaten, ist hervorragend dazu geeignet, die Lebenspfade einer großen Zahl von Agenten in kurzer Zeit zu simulieren. Diese Agenten können allerdings nur in rigider Weise einfachen Regeln folgen und eignen sich gerade wegen dieser Beschränkungen für die Modellierung von reduktionistischen Theorien in den Sozialwissenschaften.

Solche Theorien gehen vom denkbar einfachsten Fall aus, um diesen vollständig zu bestimmen und daraus für komplexere Situationen zu lernen. Die Mikroökonomie wäre ein Beispiel für solch einen Theorieentwurf. Mit zellulären Automaten werden allerdings nicht nur ökonomische Märkte, sondern auch soziale Prozesse simuliert, wie etwa die Bildung von Gruppen oder die Stabilisierung von Normen. Sie eignen sich besonders für eine reduktionistische Herangehensweise, da schon die Festlegung einiger weniger Eigenschaften der Agenten genügt, um ein dynamisches Verhalten zu produzieren. Die Emergenz von komplexen Makrophänomenen aus einfachen Mikroregeln verbindet Mikroökonomie, reduktionistische Sozialtheorien und zelluläre Automaten.

Die komplexitätsorientierte Wende der Artificial Societies

Einen wesentlichen Entwicklungsschritt über die Simulation von solchen reduktionistischen Theorieansätzen hinaus mahnt der auf soziologische Gewinne ausgerichtete Zweig der Sozionik an. Dieser Schritt soll mit Hilfe neuer technologischer Möglichkeiten gemacht werden. Waren früher die Versuche, soziologisches Wissen in eine programmierbare Form zu bringen, mit weitgehenden Vereinfachungen, Abstraktionen und Neuformulierungen verbunden, hat sich diese Situation mit dem Aufkommen von Multi-Agenten-Systemen deutlich verändert, wenn nicht gar umgekehrt.

Im Zuge der agentenorientierten Wende der Künstlichen Intelligenz hat sich eine Strömung in der Computerwissenschaft soziologischen Grundbegriffen zugewandt und sich ihrer bemächtigt. Akteure, die miteinander kooperieren oder in Konflikt miteinander geraten, sind genauso zum informatischen Forschungsgegenstand geworden, wie organisationelle Strukturen für die Koordination einer großen Zahl von Agenten.

Entscheidend ist an dieser Stelle, dass sich Multi-Agenten-Systeme als Anknüpfungspunkte für soziologische Simulationen anbieten. Über der Freude, solche Möglichkeiten gefunden zu haben, darf aber nicht vergessen werden, dass die Simulationssoftware erst noch den soziologischen Erkenntnisinteressen angepasst werden muss und nicht einfach aus dem Fundus der Multi-Agenten-Systeme übernommen werden kann.

Dabei kollidiert die Simulation jedoch mit einer Grundannahme vieler soziologischer Theorien. Ein dem reduktionistischen Ansatz komplementärer Theorienstrang in der Soziologie dementiert die Möglichkeit, Komplexität als eine sich langsam verdichtende Ansammlung von elementaren Sozialereignissen zu verstehen. Aus dieser Sicht spielt Komplexität in allen real existierenden sozialen Systemen eine tragende Rolle und muss deshalb als Bedingung und nicht als Resultat sozialer Situationen verstanden werden.

Will man solche theoretische Annahmen in Computercode fassen, um in Simulationen Erfahrungen über das daraus resultierende Systemverhalten zu sammeln, steht man allerdings vor einem schwierigen Problem. Wie können mehrere Agenten und die zwischen ihnen ablaufenden Interaktionen softwaretechnisch so modelliert werden, dass sich das daraus resultierende Computersystem dann nicht genauso undurchschaubar und komplex verhält wie die soziale Realität selbst?! Wenn die virtuelle Welt der Agenten genauso schwer zu verstehen ist, wie die Realität der sozialen Akteure, was würde man aus solchen Simulationen lernen können? Eine freiwillige Vereinfachung der Verhältnisse im Computer, um das System so transparenter zu machen, verbietet sich wegen der theoretischen Grundannahme, der zufolge damit das Charakteristische des Sozialen in der virtuellen Welt verloren ginge. Wie mit dieser Problemlage umgegangen wird - diese Frage wird über den Erfolg der sozionischen Arbeiten entscheiden.

Artificial Societies: Die Emanzipation der Cyberdoubles

Bei der künstlichen Gesellschaft in SugarScape handelt es sich um eine wissenschaftliche Simulation, die eine soziale Realität modellhaft abbildet. Das Verhältnis von Repräsentierendem, der Multi-Agenten-Simulation auf dem Monitor, zum Repräsentierten, der sozialen Realität "draußen", entspricht dem von Karte zu Territorium. Doch wie des öfteren im Bereich der Neuen Medien beobachtet, verschwimmen auch beim Phänomen der Multi-Agenten-Systeme die Grenzen von Realität und Simulation.

In der virtuellen Welt des Internet ist es möglich, dass Agenten als Stellvertreter für "reale" Menschen agieren. Seit geraumer Zeit sind im Internet beispielsweise sogenannte Shopbots zu finden. Anders als die Webcrawler, die ihre Recherche auf Stichworte hin durchführen, versuchen Shopbots, wie z.B. Firefly oder BargainFinder, die Navigation im Netz stärker auf das individuelle Persönlichkeitsprofil der NutzerIn abzustimmen. Bei dieser Technologie handelt es sich um individuelle intelligente Agenten.

Diese intelligenten Agenten sind zwar in der Lage, mit der NutzerIn zu interagieren, doch ein Kontakt mit "Artgenossen" - sprich: anderen Agenten - ist bei diesem Agententyp nicht vorgesehen.

Was Multi-Agenten-Systeme auszeichnet, ist die Fähigkeit der Agenten mit ihresgleichen in Kontakt zu treten. Die Agenten bilden durch ihre Interaktionen eine eigenständige Handlungsarena, die in loser Kopplung zu ihren NutzerInnen steht. Anders als bei vergleichbaren Personalisierungen im Internet, wie z.B. Avataren, verfügen Agenten in einem solchen Ausmaße über Autonomie und Handlungsfähigkeit, dass es ihnen möglich ist, losgelöst von der NutzerIn zu agieren. Avatare dagegen sind in ihrem Verhalten auf die Steuerung der NutzerIn angewiesen.

Wenn Agenten untereinander Informationen, Waren und Geld tauschen, emanzipieren sie sich ein Stück weit vom Menschen. Eine künstliche Welt sozialen Handelns entsteht, die sich von den wissenschaftlichen Simulationen künstlicher Gesellschaften in der Weise unterscheidet, dass sie soziale Realität nicht imitiert, sondern in ihrer ganzen softwaretechnischen Künstlichkeit soziale Realität ist.

Elektronische Marktplätze - ein Tummelplatz für Agenten

Eines jener Multi-Agenten-Systeme, in dem die Agenten im Auftrag ihrer NutzerInnen miteinander interagieren, ist Kasbah. Dieses am Massachusetts Institute of Technology (MIT) in der Forschungsgruppe von Pattie Maes entwickelte System dient als elektronischer Marktplatz für Second-hand-Waren.

Als KäuferInnen und VerkäuferInnen treten allerdings nicht reale Personen auf, sondern Agenten übernehmen die Arbeit, für Waren die entsprechende KäuferIn bzw. die gesuchte AnbieterIn zu sondieren.

Email eines Agenten

In Experimenten, die am MIT von Zeit zu Zeit durchgeführt werden, können BesucherInnen fiktive Gegenstände kaufen und verkaufen. Wenn jemand z.B. eine Armbanduhr, an der er keinen Geschmack mehr findet, verkaufen will, so ist es ihm dank Kasbah möglich, für diese eine KäuferIn zu finden und sogar den Handel erledigen zu lassen. Zu diesem Zweck ist es notwendig, einen Verkaufsagenten zu generieren, der die handelsrelevanten Informationen zur Ware und ihren Preis enthält.

Das Computernetz durchwandernd, sucht der Verkaufsagent sein Pendant, einen Kaufagenten, der von einer anderen - anonym bleibenden - NutzerIn beauftragt worden ist. Kaufs- und Verkaufsagenten tauschen nicht nur gegenseitig ihre Daten aus, am Ende dieser technischen Interaktion entscheidet der Kaufagent, ob er das Angebot - vorläufig - akzeptiert oder ablehnt.

Stellen die Agenten durch ihre Primitivkommunikation fest, dass die Nachfrage auf das entsprechende Angebot trifft, so wird diese Nachricht von beiden Agenten ihren jeweiligen NutzerInnen via email oder pager gemeldet. Willigen sowohl AnbieterIn, als auch NachfragerIn ein, vollziehen die Agenten die Transaktion.

Auch für den Fall, dass eine NutzerIn auf ihrer Armbanduhr sitzen bleibt, ist vorgesorgt. Ihr Verkaufsagent meldet der Unglücklichen in gegebener Zeit, dass ihre Preisvorstellung im Vergleich zum Marktpreis für Armbanduhren überzogen ist. Den aktuellen Marktpreis hat der Software-Agent in Interaktion mit anderen Agenten ermittelt.

Bei Kasbah handelt es sich - wie so oft bei den Forschungen zur Künstlichen Intelligenz - um einen Prototypen, der in einem Experiment mit NutzerInnen getestet wird. Das Nutzungsversprechen dieses Multi-Agenten-Systems liegt insbesondere darin, das Shopping im Internet zu rationalisieren. Da der Konsum, der einstmals als Belohnung für die Mühen der Erwerbsarbeit angesehen wurde, in der fortgeschrittenen Moderne selbst wieder zur Arbeit geworden ist, kann ein solches Sell-und-Buy-System durchaus auf seine Verwendung hoffen.

Sozionik

Die enge Kooperation von Soziologie und Computerwissenschaft in den Entwicklungsprojekten der Sozionik soll beiden Disziplinen Vorteile bringen. Das soziologische Interesse konzentriert sich dabei auf die Frage, ob und wie das Spiel der künstlichen Agenten zur Simulation der komplexen, sozialen Realität genutzt werden kann. Umrisse eines neuen Zweiges sozialwissenschaftlicher Wissensproduktion lassen sich erkennen. Neben einer theoretischen und empirischen Soziologie entwickelt sich eine experimentell-simulative Form soziologischer Forschung.

Das computerwissenschaftliche Interesse bezieht sich darauf, ob und wie man beim Bau von Multi-Agenten-Systemen von sozialen Mechanismen lernen kann. Das notwendige Wissen soll die Soziologie beisteuern. Erwartet wird, dass die Funktionsweise von Agenten dabei technisch verbessert und mit den Bedürfnissen der NutzerInnen besser abgestimmt wird.

Wie sich dieses noch junge Forschungsgebiet Sozionik entwickeln wird, ist heute noch nicht abzusehen. Im Augenblick prägen programmatische Texte das wissenschaftliche Geschehen. Im Herbst 1999 wird in Berlin, Bamberg, Hamburg und anderen Orten mit der praktischen Umsetzung der Sozionik im Rahmen eines größeren Projektzusammenhangs begonnen.

http://www.heise.de/tp/artikel/5/5219/1.html